Ievads ģenētiskos algoritmos
Bioloģisko sistēmu evolūcijas mehānismi. Ģenētiskie operatori. Operatoru izpildīšanas cikls. Daudzu kritēriju un nelineāro funkciju optimizācija ar ģenētiskiem algoritmiem. Ģenētisko algoritmu pielāgošanas uzdevumam pamati. Ģenētiskās programmēšanas pamati. Regresijas analīze, pielietojot ģenētisko programmēšanu. Intelektuālo aģentu pamati un ģenētiskās programmēšanas iespējas intelektuālo aģentu vadīšanā.
| Mācību nodrošinātājs | |
|---|---|
| Mācību veids | |
| Klātienē vai tiešsaistē | |
| Mācību metodes | |
| Mācību ilgums | |
| Tiek izsniegts sertifikāts pēc kursa sekmīgas pabeigšanas | |
| Maksa par mācībām | |
| Mācību valoda | |
| Mērķauditorija | |
| Mērķauditorija pēc HPC zināšanu līmeņa | |
| Nepieciešamās priekšzināšanas | |
| Zinātnes nozare | Datorzinātnes, datortehnika, elektrotehnika un telekomunikācijas |
| Tehniskā joma | Datu zinātne un augstas veiktspējas datu analīze, Mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās un dziļā mācīšanās |
